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司法人工智慧尚需實踐探索

來源:人民日報 | 作者:左衛民 | 時間:2018-07-11 | 責編:李曉曼

近年來,人工智慧在我國司法領域得到快速應用。最高人民法院與最高人民檢察院分別提出建設“智慧法院”與“智慧檢務”,一些法院推出自己的人工智慧法律工具,如北京法院的“睿法官”智慧研判系統、上海法院的刑事案件智慧輔助辦案系統,蘇州法院還形成了以“電子卷宗+庭審語音+智慧服務”為主要內容的“智慧審判蘇州模式”。但從實際情況看,司法人工智慧尚需在實踐中不斷探索。

概括起來,我國司法領域的人工智慧應用主要體現在以下幾個方面。一是司法資訊數據化。運用技術手段將紙質卷宗等數據化,為進一步推動人工智慧在司法領域的應用打下數據基礎。二是文書製作智慧化。實現裁判文書中當事人資訊、訴訟請求等固定格式內容一鍵生成,並按法律要素對法律文書進行結構化管理,輔助法官完成法律文書撰寫,提高辦案效率。三是輔助裁判智慧化。法官辦案時,智慧輔助系統依託自身的審判資訊資源庫,自動推送案情分析、法律條款、相似案例、判決參考等資訊,為法官提供統一、全面的審理規範和辦案指引。同時,當法官的判決結果與同類案件判決發生重大偏離時,系統會自動預警,起到智慧化監督效果。

當前,人工智慧在我國司法實踐中還屬於一種輔助性、參考性工具,只是為法官、檢察官、律師等法律工作者提供行動參考,仍屬於一種統計型、材料準備型、文字模板型的人工智慧。人工智慧在司法領域的應用還面臨很多挑戰。為了更好發揮其促進司法公正、提高司法效能的積極作用,還需要處理好數據、演算法、人才等方面的問題。

解決好數據問題。人工智慧興起的重要原因在於數據的爆炸式增長。有優質的大數據,方有人工智慧。當前,儘管我們在司法實踐中已經做了大量司法資訊數據化工作,但相對於深度運用人工智慧的技術要求而言,實際上還處於數據比較匱乏的狀態,司法數據的質與量都還存在不足,許多司法資訊沒有數據化。只有當司法數據的質與量都有了充分保障,司法人工智慧才可能迎來飛躍性發展。此外,運用人工智慧技術的重要前提是數據具備可識別的特徵。對人工智慧而言,識別自然語言已屬不易,識別專業法律術語更是難上加難。這就需要通過人工方式事先對眾多案卷材料中有法律意義的語言進行篩選分析,對屬於法律上同一概念的語言進行歸類整理,形成法律知識圖譜,促進司法數據結構化。

解決好演算法問題。人工智慧需要演算法作為重要支撐。演算法的作用在於正確認識、提煉、總結法律決策的規律,並據此歸納人類法律決策的模型尤其是成功模型,從而為司法裁判提供參考。採用何種演算法,是決定司法人工智慧效果的關鍵。目前,在國內司法人工智慧發展中,演算法還處於一種“雲山霧罩”的狀態。由於演算法一般是科技公司的核心技術成果,公眾對演算法只能獲得有限的資訊,甚至不清楚科技公司到底採用了何種演算法以及該演算法的實際效果如何。司法工作人員往往也不具備專業能力去研究、認識那些複雜的演算法。因此,對演算法是否科學、準確、高效、成熟,是否排除了不正當歧視和偏見,必須形成一套有效的監督機制。

解決好人才問題。司法人工智慧的發展,需要法律人才,也需要技術人才,還需要既懂法律又懂技術的複合型人才。只有當法律人才與技術人才緊密結合、相互理解,充分獲知對方的需求與期待,認真解決實踐中的難題,人工智慧才能在司法領域大展拳腳。進一步推進司法人工智慧發展,尤其需要法律與技術複合型人才長時間的投入與堅持,在實踐中不斷探索。

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